 |
Новые возможности для прогнозирования поведения клиентов банка на базе ПО «Контур»
Intersoft Lab расширила функциональные возможности приложения «Прогнозирование и моделирование». Новый модуль «Прогнозирование риск-факторов» в составе приложения позволяет прогнозировать поведенческие характеристики клиентов и контрагентов банка на основе методов машинного обучения. Применение ML-методов обеспечивает стабильно высокое качество прогнозов, помогает повысить их точность и обоснованность по сравнению со статистическими методами и экспертными оценками.
Приложение «Прогнозирование и моделирование» в составе RCPM-платформы «Контур» предназначено для автоматизированной поддержки комплекса задач финансового и риск-менеджмента. Ключевой механизм приложения - универсальная машина прогнозирования, обеспечивающая расчет прогнозного состояния портфелей банка с учетом влияния рисков для разных сценариев поведения рынка и клиентов.
Подготовка сценариев – важнейший этап технологии прогнозирования. Каждый сценарий представляет собой уникальную комбинацию значений факторов риска, характеризующих будущее состояние экономической среды, в которой функционирует банк, и изменения в поведении клиентов и контрагентов банка при заданном макроэкономическом прогнозе.
Для прогнозирования поведенческих характеристик клиентов и контрагентов на основе макроэкономических показателей компания Intersoft Lab предлагает модуль «Прогнозирование риск-факторов». Для прогнозирования в новом модуле используются алгоритмы машинного обучения. Их применение позволяет повысить точность и обоснованность прогнозов по сравнению со статистическими методами прогнозирования и экспертными оценками. За счет регулярной валидации прогнозов и дообучения прогнозных моделей обеспечивается стабильно высокое качество прогнозирования.
Благодаря автоматизации прогнозирования поведенческих характеристик снимаются ограничения по сложности сценариев, применяемых для построения будущего состояния банковских портфелей. Сценарии, заполненные с помощью приложения «Прогнозирование риск-факторов», могут оперировать десятками и сотнями значений риск-факторов, более адекватно моделируя состояние рынка и поведения клиентов.
Валерий Чаусов, генеральный директор Intersoft Lab:
«Значимость функции прогнозирования за последние пару лет многократно возросла. Новая функциональность призвана расшить узкие места прогнозирования в части предсказания поведенческих характеристик клиентов. Моделируя различные сценарии развития экономической ситуации и ответного поведения клиентов и участников финансового рынка, можно заранее оценивать их потенциальное влияние на бизнес банка и предпринимать упреждающие действия, а не пассивно реагировать на случившееся».
Intersoft Lab – отечественный поставщик консультационных услуг и ИТ-решений в области управления эффективностью бизнеса для кредитных организаций. За 20 лет успешно реализовано более 250 проектов в крупных банках России и СНГ: построение хранилищ данных, постановка и автоматизация финансового планирования и бюджетирования, управления прибыльностью, подготовка финансовой и управленческой отчетности, отчетности для Банка России и налоговой отчетности. Intersoft Lab – лидер среди поставщиков CPM-систем для российских банков с долей рынка 43 %. Флагманский продукт компании – RCPM-платформа «Контур» на основе финансового хранилища данных.
www.iso.ru
Контактное лицо: Alexander Kudinov
Компания: Intersoft Lab
Добавлен: 15:51, 23.09.2021
Количество просмотров: 539
Страна: Россия
| ГОРОДСКАЯ СРЕДА Диалог: от идеи и концепции к технологии благоустройства, АНО «НАРТ», 22:13, 21.04.2026, Россия226 |
| 19 мая стартует первое мероприятие цикла по формату «ТЕХДЕНЬ НАРТ» в
партнерстве с Издательским домом «Гений места». Ключевая задача цикла - превратить разговоры
красивых концепциях в рабочие механизмы
благоустройства, учитывающие реальные бюджеты, нормативные ограничения и эксплуатационные риски.
формате открытого экспертного и оескомпромиссного диалога
заказчиками и компаниями будут обсуждаться
применимость решении,
между их
стоимость, возможность нормативной интеграции и масштабирования. |
|
|
